关键词： 输电线异物检测   混合特征提取   Transformer   模型轻量化   目标检测  

摘要： 输电线路是电能传输的载体,对电力系统的安全至关重要,由于它长期暴露于室外且跨越地域广,容易受到异物(如风筝、鸟巢等)附着,可能引起跳闸、短路,甚至火灾,严重影响电网安全,如何快速有效地检测输电线路上的异物,仍然是一个亟待解决的难题。当前广泛使用无人机搭载高清摄像头捕捉实时画面进行巡检,但无人机获取的线路图像数据量庞大且干扰因素多,对其所运用的目标检测算法性能提出了较高要求。本文针对输电线路异物检测的关键问题,提出一种基于轻量化CNN-Transformer的输电线路异物检测算法,实现对输电线路图像中异物的快速准确识别,并能将该智能算法部署在无人机等终端设备上,为电力输电线路系统的安全维护和故障预防提供新的技术手段。主要研究内容和成果如下: (1)在输电线路异物检测场景中实现终端智能化赋能,深度学习模型的优化非常重要。本文旨在满足内存占用小、推理速度快、检测精度高、泛化性能强的实际需求,通过对包括Ghost Net在内的12个轻量化模型进行了深入调研和实验对比。实验结果显示,Ghost Net以其出色的实时推理能力和适度的内存占用在该场景中表现出色,同时保持了较高的检测精度,这一发现为我们在输电线路异物检测中选取合适的模型奠定了基础。 (2)输电线路上异物形态多样,且待检测的输电线路系统图像数据常受风雨雾霾等天气条件的影响,这对算法模型的泛化性能提出了严峻挑战。为此,本文进一步探索如何把Transformer模型结合到异物检测场景中。通过深入调研近年来卷积神经网络(CNN)与Transformer的有效结合在计算机视觉领域的相关研究,本文提出了Grid Former模型有效捕捉输入图像不同位置间的相关性,增强了特征表达和泛化能力。实验结果表明,Grid Former在保持与Ghost Net相当的计算成本和推理速度的同时,展现出了更好的泛化性能和检测精度。 (3)随着智能化赋能需求的增长,模型轻量化技术的重要性愈发凸显。在理解模型量化剪枝、矩阵分解等技术的基础上,本文设计了轻量高效的卷积模块和Transformer模块,并基于此构建了Ghost Former模型。通过在MS COCO和Pascal VOC等标准目标检测数据集上的验证,证明了该模型的有效性。Ghost Former能够满足智能化赋能的更高需求,为输电线路异物检测等实际应用场景提供有力支持。

关键词： 自供电传感器   介电极化   电压监测   输电线路   电场  

摘要： 介电极化原理是指介质在电场中发生极化效应并对电场做出响应的现象,基于该原理制造的传感器可以在输出信号的同时感应电场强度的变化,为输电线路的状态监测提供了可能的技术方案。本文拟研制基于介电极化的输电线路状态监测传感器,对输电线路运行时电场状态进行实时监测,该传感器具有小型化、便捷化和响应速度快的特点,为新型自供电电压监测传感器的研制提供理论和试验基础。 研究介电极化机理,分析不同介电极化类型工作模式的特点,选择分子极化作为本文设计的传感器的液体极化类型,建立介电极化的理论模型,探究影响其极化效应强弱的因素;建立液体介电极化的模型,在微观层面分析外电场对液体偶极子的影响,在宏观层面分析传感器在电场作用下的电荷的转移过程;利用COMSOL多物理场仿真软件对介电极化模型进行仿真分析,探究电介质的相对介电常数和场源强度等参数对其电输出特性的影响规律,验证理论模型的正确性。 设计输电线路状态监测传感器的结构,主要包括传感器外壳、液体电介质、电极和密封端盖,通过试验测试确定各部分结构的材料,外壳选用硅胶软管,液体电介质选择纯净水;通过试验研究不同结构参数对传感器电输出性能的影响规律,结合传感器使用条件,确定其最优结构参数;开展输电线路状态监测传感器电输出特性试验研究,测试液体填充程度、传感器所处环境温度和传感器连接方式对其电输出特性的影响,确定传感器的合理使用条件。 搭建基于介电极化的输电线路状态监测传感器的传感特性测试平台,通过试验分析传感器距场源的感应距离和安装位置等因素对其电输出信号的影响规律;利用商用电压电流测试设备对所研制的传感器进行标定,建立其信号特征值和输电线路不同运行状态之间的映射关系;结合传感器与场源距离和场源电压之间的电输出关系,开展不同电器设备和传感器结合的传感性能试验,实现智能电网、家庭用电安全和工业机器臂中输电线路的状态监测。

关键词： 输电线路金具   缺陷检测   Transformer   自监督学习   目标检测  

摘要： 架空输电线路是电力系统中的重要组成部分,承担着电能的传输任务,对它的安全防护非常重要,研究并应用输电线路智能巡检技术是构建新一代智能电网的关键之一。金具等关键部件是输电线路上广泛使用的金属制附件,用于支撑、固定、接续导线等,起到维持线路稳定并进行安全防护的作用。对金具部件及缺陷进行高精度智能化检测可有效提高巡检效率,对智能巡检系统的构建有很大意义。 然而,随着无人机巡检的广泛使用,金具及缺陷检测中出现的问题靠现有的目标检测算法无法解决。针对无人机航拍图像中大量无标注数据无法有效利用的问题,和正常金具样本与缺陷样本数量不均衡的问题,本文设计了金具检测模型和缺陷检测模型,通过结合自监督学习实现无标注数据利用和特征预处理,提高了输电线路金具及部件缺陷的检测精度。 针对金具检测的数据利用问题,本文分别构建了用于自监督学习的无标注数据集和用于检测的金具数据集,提出了基于自监督学习数据利用的方法,并设计了一阶段检测模型。首先,通过对自注意力计算方式进行改进,设计了高效主干网络E-Swin(Efficient Swin)。然后,设计了轻量化的自监督方法,并用无标注数据对主干网络进行自监督学习。最后,设计了一种结合交并比预测的高精度检测头,结合自监督学习之后的主干网络构建检测模型,并进行微调。模型实现了有效的数据利用,并提高了金具检测的精度。实验结果证明了本文方法的有效性。 针对部件缺陷检测中正常与缺陷样本不平衡的问题,本文对主干网络和自监督方法进行了进一步改进,提出了基于自监督学习特征预处理的缺陷检测方法。首先,通过对单尺度主干网络进行改进,引入卷积网络的多尺度结构等先验知识,设计了结合Transformer和卷积的主干网络HC-Vi T(Hierarchical Convolutional Vision Transformer)。然后,设计了结合对比学习与生成-预测两种学习方式的自监督方法,并对主干网络进行自监督学习,在模型中引入正常样本的特征,用于辅助缺陷检测。最后,构建了缺陷检测模型,并将已引入正常样本特征的主干网络进行迁移。在实验中,将无标注数据集进行数据扩充用于特征引入,并构建了用于检测的输电线路部件缺陷数据集。实验结果和对自监督学习的分析表明,本文所提方法可有效利用数据的同时提高缺陷检测的性能。

ISBN: (纸本)9787550939844

关键词： 节能导线   高压输电线路设计   应用  

摘要： 随着电力系统的不断演进和对环境保护的日益关注，节能导线的应用变得越来越重要。本文对节能导线在高压输电线路设计中的应用进行了深入研究，涉及新型节能导线的种类、电气与机械性能，以及在设计过程中应遵循的最优化、经济性和安全性原则。通过分析不同类型的节能导线，如钢芯高导电率铝绞线、中强度全铝合金绞线和铝合金芯高导电率铝绞线，本文揭示这些导线在提高输电效率、降低能耗和减少维护成本方面的显著优势。在选择合适导线类型时，着重考虑环境适应性和长期运营成本的重要性，旨在通过综合分析，展示节能导线在现代高压输电系统设计中的关键作用和潜在价值。

关键词： 相控开断算法   柔性低频输电   短路故障   过零点预测   误差特性  

摘要： 柔性低频输电是一种新兴的输电方式,具有线路阻抗小、输送容量大的特点,受到了越来越多的关注。与工频输电线路相比,低频输电线路电流频率较低,电流过零点间隔时间长,采用传统短路电流随机开断方式时,容易造成燃弧时间变长、电弧能量升高、触头烧蚀等不利于开断的问题,给低频短路故障的清除带来了困难。选相控制技术通过对短路故障电流的精准预测,控制断路器在目标相位处进行开断,可以将燃弧时间控制在较短的范围内,从而减小电流频率对短路故障开断的影响,因此选相控制技术在低频系统中的应用研究具有十分重要的意义。 本文针对低频短路相控开断技术开展研究,首先建立低频短路故障电流模型,使用含遗忘因子的递推最小二乘法对故障电流采样数据进行参数求解及零点预测;采用F0假设检验方法进行故障初始时刻检测以及故障电流参数估计有效性分析;提出了故障类型判断方法以及低频短路故障相控开断策略。 其次,通过分析短路故障模型,提出包括常规相控开断在内的低频短路相控开断算法,开展单相低频短路故障相控开断仿真;分析了算法计算时间、故障初始相位、衰减直流分量占比、交流分量幅值、频率偏移、噪声等不同因素对算法误差特性的影响。 再次,通过对比分析工频与低频下的算法误差特性,研究低频下算法预测过零点误差较大的原因,对算法误差影响较大的故障初始相位、直流分量占比两种因素进行算法改进设计,对改进后的算法重新进行误差特性仿真。 最后,设计低频选相控制装置的软件程序和硬件电路,利用继电保护测试仪输出低频短路故障电流,开展低频短路相控开断算法精度试验。分别在不同继保响应时间、不同故障初始相位、有无直流分量等多种短路工况下开展单分以及重合闸试验,并将改进前后的算法进行对比试验,对算法及选相控制装置的低频短路故障选相控制效果进行全面验证,并与252kV低频快速断路器进行联调试验。试验结果表明,设计的低频选相控制装置工作性能稳定,满足低频短路故障开断要求。